## Quality  Improvement  of  Tin  Ingot  Product  Using  Six  Sigma
Method at PT Timah Tbk
Peningkatan Kualitas Produk Timah Ingot dengan Menggunakan Metode Six Sigma pada PT Timah Tbk
Nabila Rahmasuci 1 , Johnson Saragih 1 , Idriwal Mayusda 1 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jl. Kyai Tapa No. 1, Grogol, Kota Jakarta Barat, DKI Jakarta, 11440. email: idriwal.mayusda@trisakti.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v16i1.7434
Received: 25 th July 2022; Revised: 2 nd September 2022; Accepted: 9 th March 2023; Available online: 19 th June 2023; Published regularly: June 2023

## ABSTRACT
Bangka brand (BA) tin metal bar (ingot) has the highest defect percentage value of 2.01% from June to September 2021.  This  percentage  exceeds  the  minimum  non-conformity  product  standard  of  0.25  %.  This  study  aims  to identify  the  types  and  factors  that  cause  defects  and  propose  improvements  for  the  quality  of  products.  The research uses the six-sigma method with DMAIC stages. Types of ingot defects include winging, rough surface, curved  edges,  bumps  on  the  surface,  presence  of  flakes,  asymmetrical  brand  logos,  spatters  of  tin  metal, cracks/breaks, and  exceeding weight specification. The results of the sigma level are 2.36 (variable data) and 3.15 (attribute data). The highest RPN value (240) occurs in the type of failure of the tin ingot test with the cause of failure, namely, the machine is experiencing troubleshooting. The second highest RPN value (210) occurs in the casting process with the cause of failure, namely the operator's lack of job mastery. Proposed improvements that can be implemented are the application of tin casting process work instructions. The implementation results show an increase in the sigma level to 2.44 (variable data) and 3.19 (attribute data).
Keywords:  Quality  Control,  Six  Sigma,  Define-Measure-Analyze-Improve-Control,  Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA), Tin Metal

## ABSTRAK
Timah batangan (ingot) brand bangka (BA) memiliki nilai persentase cacat tertinggi sebesar 2,01% pada bulan Juni sampai September 2021. Persentase cacat ini melebihi  standar minimal kecacatan PT Timah Tbk sebesar 0,25%. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis dan faktor penyebab cacat, menghitung peta kendali, nilai  DPMO  dan  level  sigma  serta  usulan  perbaikan  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  produk  timah. Penelitian  menggunakan  metode  six  sigma  dengan  tahapan  DMAIC.  Jenis  cacat  ingot  antara  lain:  bersayap, permukaan  kasar,  ujung  melengkung,  benjolan  di  permukaan,  adanya  serpihan,  logo  brand  tidak  simetris, ceceran logam timah, retak/patah, berat yang melebih spesifikasi. Hasil level sigma yakni 2,36 (data variable) dan 3,15 (data atribut). Nilai RPN  tertinggi pertama (240) terjadi pada jenis kegagalan uji berat timah  ingot dengan  penyebab  kegagalan  yaitu  mesin  beroperasi  tidak  stabil  (mengalami  trouble  shooting).  Nilai  RPN tertinggi kedua (210) terjadi pada proses casting dengan penyebab kegagalan yaitu operator kurang menguasai jobdesc. Usulan perbaikan yang dapat diimplementasikan adalah penerapan instruksi kerja proses casting timah. Hasil implementasi menunjukkan terjadinya peningkatan level sigma menjadi 2,44 (data variabel) dan 3,19 (data atribut).
Kata Kunci:  Pengendalian Kualitas, Six Sigma,  Define-Measure-Analyze-Improve-Control, Failure Mode and Effect Analysis (FMEA).

## 1. PENDAHULUAN
Timah  termasuk  salah  satu  logam  dasar terkecil  dan  menjadi  sumber  daya  mineral
berharga  di  Indonesia.  Penambangan  timah  di Indonesia  terakumulasi  40,000  ton  per  tahun selama 10 tahun terakhir dengan rata rata sekitar 60,500 ton per tahun (Ober & Survey, 2018) .
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023 e-ISSN 2686-2352
Di Indonesia, perusahaan timah terbesar dikelola oleh  PT.  Timah  Tbk,  berlokasi  di  provinsi Kepulauan Bangka
Belitung. Kegiatan pertambangan  yang  dijalankan  PT  Timah  Tbk meliputi  eksplorasi  darat  dan  laut  untuk menemukan  sumber  daya  dan  cadangan  baru, kegiatan  penambangan  mineral  timah  yang dilanjutkan ke proses pencucian untuk meningkatkan  konsentrasi  timah  dengan  kadar 70% Sn dan tahap terakhir untuk menghasilkan logam  timah  yaitu  proses  peleburan  dan pemurnian dengan kadar 99,9% Sn.
Produk  utama  yang  dihasilkan  PT  Timah Tbk adalah logam timah murni batangan ( ingot ) yang  diproduksi  oleh  Unit  Metalurgi  Timah Muntok  yang  berada  di  Kepulauan  Bangka Belitung.  Produk  timah ingot memiliki  6  jenis brand  Banka  yaitu  Banka  99.99,  Banka  LL  50 ppm, Banka LL 100 ppm, Banka LL 200 ppm, Banka  (BA)  dan  Mentok  tin  (ME)  (Suprapto, 2010). Permasalahan yang dihadapi PT. Timah Tbk  adalah  terdapat  produk  yang  mengalami kegagalan  atau  cacat  produksi  dari  segi  fisik berupa  bentuk  dan  ukuran.  Gambar  1 menunjukkan  data  pengamatan  total  produksi dan jumlah cacat seluruh brand timah ingot dari Juni s.d. September 2021.
Gambar 1. Persentase Kecacatan Produk Timah Ingot bulan Juni - September 2021 Berdasarkan  persentase  kecacatan  produk timah ingot diatas,  penelitian  difokuskan  pada produk logam ingot brand BA karena memiliki persentase cacat produk tertinggi sebesar 2,01% dibandingkan dengan produk timah ingot brand lain.
Selanjutnya dilakukan analisis berdasarkan data historis jumlah cacat timah ingot brand BA dari  Juni  s.d.  September  2021.  Sebagaimana terlihat pada Tabel 1, persentase cacat tertinggi timah ingot brand  BA  terjadi  pada  bulan  Juli 2021. Rata-rata persentase cacat sebesar 2,03% masih  jauh  dari  target  standar  perusahaan sebesar  0,25%.  Berdasarkan  permasalahan  ini, maka penelitian dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas produk timah ingot brand BA dengan menggunakan salah satu pendekatan pengendalian  kualitas  yang  dapat  menurunkan jumlah cacat produk.
Tabel 1. Data Historis Jumlah Cacat Timah Ingot di
PT.TimahTbk Jenis Produk Bulan Total Produksi Cacat % Timah Ingot Brand BA Juni 2200 41 1.86 Juli 2200 61 2.77 Agust 2250 29 1.29 Sept 2100 46 2.19 Rata-rata 2.03
Kualitas merupakan suatu ciri atau karakter yang  mampu  meningkatkan  daya  jual  sebuah produk  (Idris  et  al.,  2016).  Kualitas  memiliki peran penting bagi perusahaan untuk meningkatkan  kepercayaan  pelanggan  melalui pemenuhan  spesifikasi  dan  standar  produk dalam  pasar  global. Six  sigma merupakan konsep statistik untuk mengukur kecacatan atau kegagalan  dalam  suatu  proses  (Gasperz,  2002; Montgomery,  2020).  Pencapaian six  sigma artinya jika proses tersebut mengalami 3,4 cacat per sejuta peluang (Pandey & Jain, 2016).
Six Sigma juga merupakan sebuah strategi bagi  perusahaan  dalam  meningkatkan  proses industri yang berfokus pada kemampuan proses dengan tujuan untuk mengurangi biaya produksi akibat  pemborosan  jumlah  produk  dengan kualitas  yang  tidak  memenuhi  standar  dan tercapainya  kepuasan  pelanggan  (Saragih  & Aliyani, 2020). Pendekatan Six Sigma memiliki 5  tahapan  DMAIC  yaitu define , measure , analyze , improve dan control . Tahapan DMAIC adalah tahapan yang berfokus untuk menghapus tahapan  yang  tidak  produktif,  menerapkan pengukuran  dan  tekonologi  baru  dalam
0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% BA ME BALL100  BA4N
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
meningkatkan  kualitas  terkait  target six  sigma (Sirine et al., 2017).

## 2. METODE
Berikut  ini  merupakan  skema  metodologi penelitian dan tahapan DMAIC(Catt, 2015).

## 2.1 Tahap Define
Tahap define memfokuskan  produk  yang akan  diteliti  yaitu  produk  timah  batangan ( ingot ).  Selanjutnya  mendefinisikan  masalah yakni  untuk  mengetahui  jenis  cacat,  faktor penyebab  kecacatan  serta  jumlah  produksi  dan kecacatan  produk.  Langkah  yang  diperlukan untuk  tahapan  pendefinisian  ini  berupa  input, proses,  output  serta  siapa  yang  terlibat  selama proses  produksi  yang  disajikan  dalam  bentuk diagram  SIPOC  dan  dan Critical  to  Quality (CTQ)  untuk  mengidentifikasi  karakteristik kualitas yang berhubungan jenis-jenis kecacatan dari hasil produksi.

## 2.2 Tahap Measure
Pada tahap measure dilakukan pengukuran peta  kendali  X  dan  R,  kapabilitas  proses,  Peta kendali  C  untuk  mengetahui  apakah  proses masih  dalam  batas  kendali  atau  tidak  serta menghitung  DPMO  serta  level  sigma  untuk memahami kinerja produksi saat ini.

## 2.3 Tahap Analyze
Tahap analyze mengidentifikasi  akar masalah  kualitas  produk  dengan  menganalisa data  kecacatan  dari  tahap measure dengan menggunakan diagram pareto untuk mengetahui persentase  kecacatan  terbesar  dari  setiap  jenis kecacatan  yang  ada.  Kemudian  membuat diagram  tulang  ikan  ( Fishbone )  dari  jenis kecacatan  terbesar  agar  diketahui  faktor  yang menyebabkan  kecacatan  sehingga  peluang kecacatan  dimasa  mendatang  dapat  menjadi lebih  kecil.  FMEA  juga  digunakan  untuk mengidentifikasi  jenis,  penyebab  dan  efek  dari kegagalan  dalam  penggunaan  akhir  suatu produk.

## 2.4 Tahap Improve
Pada  tahap improve dilakukan  evaluasi kecacatan  untuk  memperbaiki  kualitas  produk yang  diproduksi.  Apabila  jenis  dan  penyebab kegagalan  yang  paling  mendominasi  sudah
diketahui maka diberikan usulan perbaikan yang mengacu pada tools pada tahapan analyze untuk meminimalkan kegagalan produk.
2.5

## Tahap Control
Tahapan control memberikan  usulan perbaikan  yang  bisa  diterapkan  PT  Timah  Tbk untuk  dikontrol  selama  proses  produksi khususnya  kecacatan  produk.  Berikut  ini merupakan flowchart metodologi  penelitian sebagaimana yang ditunjukkan Gambar 2.
Gambar 2. Metodologi Penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada penelitian ini berupa data jumlah cacat dan jenis kecacatannya.  Hasil  pengamatan  dilakukan  di PT  Timah  Tbk  dengan  jangka  waktu  20  hari
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
e-ISSN 2686-2352
dimulai  dari  1  November  2021  hingga  26 November  2021.  Berikut  merupakan  data jumlah hasil produksi, jumlah produk cacat dan jenis kecacatan yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Sampel produksi, jumlah produk cacat dan jenis kecacatan timah ingot brand BA
Tabel  3  merupakan  data  hasil  pengujian berat pada timah ingot brand BA. Pengujian juga berlangsung  selama  20  hari  dari  1  November 2021  sampai  26  November  2021  dengan menguji sebanyak 5 sampel produk timah brand BA.
Tabel 3. Data Uji Berat pada Timah Ingot Brand BA Tanggal Uji Berat Timah Ingot per Bundle X1 X2 X3 X4 X5 01/11 994,6 1000,6 998,6 998,4 1007,8 02/11 997,8 997,4 1002 995,8 1007 03/11 999,4 994,4 998,2 1008,2 999,8 04/11 1008,2 1008,2 996 995,2 992,4 05/11 997,4 1003,4 993,6 998,6 1007 06/11 1005,2 997,6 996,4 1007,4 993,4 08/11 1002 998 996,8 995,8 1007,4 09/11 1001 1003 1002,4 1001 992,6 12/11 1002 998 996,8 995,8 1007,4 13/11 1003 994,8 1001,6 1003,4 997,2 14/11 1008,4 1006,8 994,8 995,6 994,4
Tanggal Uji Berat Timah Ingot per Bundle X1 X2 X3 X4 X5 16/11 991,6 1004,6 991,8 1007,4 1004,6 17/11 1004 1002 1001,8 992,4 999,8 18/11 994,2 998,8 1005 995,4 1006,6 19/11 1001,2 998,8 1002,6 1000,2 997,2 21/11 992,2 1006,6 997,8 1008,4 995 22/11 1002,6 1000,8 1001,6 1003,4 991,6 23/11 993,8 1000,4 998,6 1008,4 998,8 24/11 1000,4 999 999,2 999,4 1002 26/11 1000 1000 999,4 999,4 1001,2

## 3.1 Hasil Tahap Define
Tahap define diawali  dengan  pengamatan terhadap  objek  penelitian  yaitu  produk  timah ingot brand  BA.  Diagram  SIPOC(Jones,  2014) adalah  diagram  yang  menggambarkan  aliran proses  produksi  yang  dimulai  dengan supplier, input,  process,  output ,  dan customer . Supplier merupakan  pemasok  bahan  dalam  menunjang proses. Input proses  dapat  berupa  material, mesin atau metode untuk memproses. Sedangkan process merupakan  sekumpulan kegiatan  yang  digunakan  untuk  memberikan nilai tambah dari input dan menciptakan output; Output dapat  meliputi  hasil  dari  produk  yang dibutuhkan  pelanggan,  dan Customer adalah pelanggan  atau  pihak  yang  memakai  output berupa  produk  akhir  dari  proses  yang  telah dilakukan. Tabel 4 memperlihatkan aliran proses produksi dalam bentuk Diagram SIPOC.
Tabel 4. Diagram SIPOC
Supplier Input Process Output Costumer PT. BA, PT. AL FAYYED Biji Timah, Antracite, Batu Kapur, Backlog (Tin Dust, Dross, Hardhead) Inspeksi Material Produksi Bahan Baku Timah Ingot
Gudang Material
Produksi Gudang Material Produksi Bahan Baku Timah Ingot Mixing Material Produksi Bahan Baku Timah Ingot (sudah Mixing) Gudang Material Produksi
Gudang
Material Produksi Bahan Baku Timah Ingot (sudah Mixing) Weighing Material Timah Ingot (sesuai standar penimbangan) Weighing Area
Weighing Area Bahan Baku Timah Ingot (sesuai analisis komposisi) Ore Smelting Tin Ingot Smelting Area Smelting Area Tin Ingot Eutectic Refining Tin Ingot Refining Area Refining Area Tin Ingot Pyro Refining Tin Ingot Casting Area Casting Area Tin Ingot Casting Tin Ingot Gudang Barang Jadi (Quality Control Area) Tgl Jml Produksi Jml Produk Cacat Jenis Kecacatan Jml a b c d 01/11 70 4 0 1 3 1 5 02/11 70 2 0 0 4 0 4 03/11 70 3 0 0 6 0 6 04/11 70 2 0 0 6 0 6 05/11 70 3 0 3 3 0 6 06/11 70 4 0 4 2 0 6 08/11 70 2 1 1 0 2 4 09/11 70 1 0 0 2 0 2 12/11 70 8 5 5 0 1 11 13/11 70 3 1 1 2 1 5 14/11 70 7 1 6 2 0 9 16/11 70 4 0 4 2 0 6 17/11 70 5 1 4 3 0 8 18/11 70 2 0 2 1 0 3 19/11 70 1 0 1 1 0 2 21/11 70 1 0 1 3 0 4 22/11 70 1 0 0 3 0 3 23/11 70 4 0 4 3 0 7 24/11 70 1 0 0 2 0 2 26/11 70 6 1 5 2 0 8 Jumlah 1400 64 10 42 50 5 107 Catatan : a :  Permukaan Ingot Kasar b : Ujung Ingot Melengkung c : Berat Ungot outspec (< 23 kg atau > 27 kg)
d : Permukaan Ingot ada benjolan
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
Supplier Input Process Output Costumer Gudang Barang Jadi (Quality Control Area) Tin Ingot Verifikasi Dimensi Ukuran
Timah Ingot Tin Ingot (lulus uji Quality Control Produk) Gudang Barang Jadi (Packaging
Area)
Packaging Area Tin Ingot (lulus uji Quality Control
Produk)
Packaging Tin Ingot (sudah dipackaging dan Strapping) Gudang Barang
Jadi Gudang Barang Jadi Tin Ingot (Siap Ekspor) Delivery Tin Ingot (Siap Ekspor)
Customer
Critical to Quality (CTQ) adalah indikator karakteristik  sebuah  proses  atau  produk  yang sesuai  spesifikasi  untuk  memperoleh  suatu standar  (De  Albuquerque  Marques  &  Matthé,
2017). Identifikasi CTQ
menetapkan karakteristik  standar  kualitas  timah ingot dan jenis  kecacatan  produk  timah ingot .  Standar kualitas produk timah ingot memiliki karakteristik sebagai berikut:
a. Timah ingot
mempunyai kandungan Stannum (Sn) paling rendah 99.9% dengan jumlah unsur pengotor lainnya paling tinggi 0.1%.
b. Dimensi  ukuran  timah ingot sebagaimana terlihat pada Gambar 3 yaitu:
Panjang atas : 410 - 540 mm, Panjang bawah : 70 - 390 mm, Lebar atas : 100 - 160 mm,
Lebar bawah : 88 - 125 mm, Tinggi : 64 - 125 mm.
Gambar 3. Standar Dimensi Produk Logam Timah
Ingot
c. Berat  timah ingot per  batang  yaitu  25  kg dengan toleransi berat kurang lebih 2 kg.
d. Timah ingot berbentuk  balok  yang  tidak memiliki bagian yang pecah atau retak.
e. Permukaan timah ingot kasar atau terdapat benjolan.
f. Mempunyai  berat  per bundle timah ingot yang  sesuai  standar  perusahaan.  Logam timah  per bundle berisi  maksimum  40 batang  dengan  batas  toleransi  maksimum total berat yaitu 1020 kg dan minimum 980 kg.
Pada Tabel 5 dapat terlihat jenis cacat dan definisi  operasional  jenis  kecacatan  pada produk timah ingot .
Tabel 5. Critical to Quality
3.2 Hasil Tahap Measure
Tahapan measure mengukur  performansi atau  kapabilitas  tingkat  kecacatan  untuk memahami kinerja saat ini. Adapun pengukuran yang  dilakukan  pada  tahap measure yaitu dilakukan  pengumpulan,  pengolahan  serta evaluasi  dari  data  pengamatan  hasil  cacat  dan menggunakan peta kendali.
Peta  kendali  mempresentasikan  stabilitas proses  dengan  mengumpulkan  kelompok  data yang  diplot  pada  ukuran  sampel.  Komponen yang  ada  dalam  peta  kendali  adalah  batas
No Gambar Jenis Cacat Tipe
Cacat
Deskripsi 1 Ingot Bersayap Atribut Terdapat kelebihan ukuran tambahan pada sisi ujung produk
2
Permukaan Ingot Kasar Atribut Permukaan luar memiliki bagian yang kasar atau bertekstur
3
Ujung Ingot Me- lengkung Atribut sisi ujung pada ujung batangan timah bengkok atau tidak lurus 4
Permukaan Ingot Berlubang Atribut Memiliki area yang berlubang pada timah batangan 5
Permukaan Ingot ada benjolan Atribut Terdapat area tertentu yang cembung dari sisi permukaan produk
6 Serpihan Kayu/ selain timah Atribut Terdapat serpihan kayu yang menempel pada timah batangan 7
Logo Brand Ingot Tidak Simetris Atribut Logo brand yang dicetak miring atau tidak rata 8
Ceceran Logam Timah Atribut Ceceran logam timah membuat samar logo brand ingot 9
Ingot Retak/ Patah Atribut Memiliki area yang retak atau bagian yang patah 10
- Berat Ingot yang outspec
Variabel Hasil uji berat produk diluar spesifikasi yaitu kurang dari 23 kg atau lebih dari 27 kg
Opsi
e-ISSN 2686-2352
kendali  atas,  batas  kendali  bawah  dan  garis pusat.  Input  berupa  komponen  ini  akan dimasukkan  ke  analisis  kemampuan  proses. Batas  kendala  yang  berlaku  adalah  parameter kontrol yang  harus  berada dalam rentang  batas kisaran  toleransi  untuk  melihat  proses  menjadi stabil  untuk  menganalisis  kemampuannya (Jones,  2014).  Peta  kendali  memiliki  dua  jenis data pada karakteristik kualitas dalam pengendalian  proses  stasistikal  yaitu  data variabel dan data atribut.
Pembuatan peta kendali 𝑋̅ dan R bertujuan untuk  mengontrol  proses  dari  data  variabel berdasarkan  rata  rata  dan  penyebarannya. Perhitungan peta kendali ini menggunakan data hasil  pengamatan  hasil  uji  berat  timah ingot brand  BA  yang  dilakukan selama  20  hari  pada bulan  November  2021.  Berikut  ini  merupakan Tabel 6 Peta kendali 𝑋̅ dan R dari hasil uji berat timah ingot brand BA.
Tabel 6. Peta kendali 𝑋̅ dan R pada Uji Berat Timah
Ingot
Tgl Uji Berat Timah Ingot per Bundle Xbar R X1 X2 X3 X4 X5 01/11 994,6 1000,6 998,6 998,4 1007,8  1000 13,2 02/11 997,8 997,4 1002 995,8 1007 1000 11,2 03/11 999,4 994,4 998,2 1008,2 999,8 1000 13,8 04/11  1008,2 1008,2 996 995,2 992,4 1000 15,8 05/11 997,4 1003,4 993,6 998,6 1007 1000 13,4 06/11  1005,2 997,6 996,4 1007,4 993,4 1000 14 08/11 1002 998 996,8 995,8 1007,4  1000 11,6 09/11 1001 1003 1002,4 1001 992,6 1000 10,4 12/11 1002 998 996,8 995,8 1007,4  1000 11,6 13/11 1003 994,8 1001,6  1003,4 997,2 1000 8,6 14/11  1008,4 1006,8 994,8 995,6 994,4 1000 14 16/11 991,6 1004,6 991,8 1007,4 1004,6  1000 15,8 17/11 1004 1002 1001,8 992,4 999,8 1000 11,6 18/11 994,2 998,8 1005 995,4 1006,6  1000 12,4 19/11  1001,2 998,8 1002,6  1000,2 997,2 1000 5,4 21/11 992,2 1006,6 997,8 1008,4 995 1000 16,2 22/11  1002,6 1000,8 1001,6  1003,4 991,6 1000 11,8 23/11 993,8 1000,4 998,6 1008,4 998,8 1000 14,6
Tgl Uji Berat Timah Ingot per Bundle Xbar R X1 X2 X3 X4 X5 24/11  1000,4 999 999,2 999,4 1002 1000 3 26/11 1000 1000 999,4 999,4 1001,2  1000 1,8 Jumlah 20000 230 Rata-rata 1000 11,51
Berikut ini perhitungan CL ( Center Line ), UCL  ( Upper  Control  Limit), LCL  ( Lower Control  Limit )  pada  masing  -  masing  peta kendali  yaitu  peta  kendali 𝑋̅ dan  peta  kendali R.
Perhitungan  CL,  UCL,  LCL  untuk  Peta Kendali 𝑋̅ :
CL = 𝑥̿ = 1000 kg
UCL   = 𝑥̿ + (A2 x 𝑅̅ )   = 1000 + (0,577 x 11.51) = 1006,64 kg
LCL   = 𝑥̿ - (A2 x 𝑅̅ ) = 1000 - (0,577 x 11.51)
= 993.36 kg
Perhitungan CL, UCL dan LCL untuk peta kendali R seperti terlihat pada Gambar 4:
CL = 𝑅̅ = 11.51 kg
UCL = D4 x 𝑅̅ = 2.114 x 11.51 = 24.34 kg LCL = D3 x 𝑅̅ = 0 x 11.51 = 0 kg
Gambar 4. Plot Data Peta kendali 𝑿 ̅ dan R pada Uji Berat Timah Ingot brand BA
Hasil  perhitungan  dan  plot  data  yang dihasilkan masih dalam batas kendali sehingga dapat dilanjutkan dengan menghitung kapabilitas  proses  untuk  menganalisis  apakah proses  yang  dilakukan  memenuhi  batas toleransi  untuk  menentukan  adanya  perbaikan atau tidak. Batas toleransi yang digunakan oleh perusahaan  untuk  uji  berat  timah ingot tidak
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023 e-ISSN 2686-2352
lebih  atau  kurang  dari  20  kg  dari  total  berat 1000  kg  per bundle timah ingot yaitu maksimum 1020 kg dan minimum 980 kg.
LSL = 980 kg
USL = 1020 kg 𝑅̅ = 11.51 = 12 kg s
= 𝑅̅ 𝑑2 = 12 2.326 = 5,159 CPL = 𝑋̿ −𝐿𝑆𝐿 3𝑠 = 1000 −980 3 𝑥 5,159 = 1,28 CPU = 𝑈𝑆𝐿 − 𝑋̿ 3𝑠 = 1020 −1000 3 𝑥 5,159 = 1,28 Cpk = Min {CPL, CPU} = Min {1,28, 1,28} = 1,28
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, nilai Cpk sebesar 1,28 yang diambil dari nilai CPL menunjukkan bahwa proses cenderung mendekati  batas  spesifikasi  atas.  Nilai  Cpk sebesar  1,28  ternyata  lebih  dari  1,  hal  ini menunjukkan kapabilitas proses untuk memenuhi  spesifikasi  yang  ditentukan  baik. Gambar  5  memperlihatkan  grafik  kapabilitas proses dari uji berat timah ingot brand BA.
Gambar 5. Grafik Kapabilitas Proses dari Uji Berat Timah Ingot Brand BA
Pembuatan peta kendali C bertujuan untuk mengontrol proses dari data atribut berdasarkan jumlah  kecacatan  yang  timbul  dari  produk. Perhitungan peta kendali ini menggunakan data hasil pengamatan berupa jumlah kecacatan yang dilakukan selama 20 hari pada bulan November 2021. Berikut ini perhitungan untuk mendapatkan nilai CL, UCL, LCL peta kendali
C Timah Ingot Brand BA berdasarkan data yang diperlihatkan oleh Tabel 7.
CL = 𝑐̅ = ∑ 𝑐 𝑘 = 107 20 = 5,35 UCL = 𝐶̅ + 3√𝐶̅ = 5,35 + 3√5,35 = 12,29
LCL = 𝐶̅ − 3√𝐶̅ = 5,35 − 3√5,35 = 0
Tabel 7. Peta kendali C Timah Ingot Brand BA
Tgl Sam pel Jml ke- cacat- an CL UCL LCL Status 01/11 70 5 5,35 12,29 -1,59 In Control 02/11 70 4 5,35 12,29 -1,59 In Control 03/11 70 6 5,35 12,29 -1,59 In Control 04/11 70 6 5,35 12,29 -1,59 In Control 05/11 70 6 5,35 12,29 -1,59 In Control 06/11 70 6 5,35 12,29 -1,59 In Control 08/11 70 4 5,35 12,29 -1,59 In Control 09/11 70 2 5,35 12,29 -1,59 In Control 12/11 70 11 5,35 12,29 -1,59 In Control 13/11 70 5 5,35 12,29 -1,59 In Control 14/11 70 9 5,35 12,29 -1,59 In Control 16/11 70 6 5,35 12,29 -1,59 In Control 17/11 70 8 5,35 12,29 -1,59 In Control 18/11 70 3 5,35 12,29 -1,59 In Control 19/11 70 2 5,35 12,29 -1,59 In Control 21/11 70 4 5,35 12,29 -1,59 In Control 22/11 70 3 5,35 12,29 -1,59 In Control 23/11 70 7 5,35 12,29 -1,59 In Control 24/11 70 2 5,35 12,29 -1,59 In Control 26/11 70 8 5,35 12,29 -1,59 In Control Total 1400 107
Gambar 6 memperlihatkan plot data Peta Kendali C pada timah ingot yang diperoleh dari perhitungan  CL,  UCL,  LCL.  Plot  data  ini menunjukkan bahwa dari pengamatan  selama 20  hari,  timah  ingot  brand  BA  masih  dalam batas  kendali  atau  tidak  ada  data  yang  out  of control sehingga  tidak  diperlukan  adanya perbaikan. Untuk selanjutnya hasil pengolahan data  tersebut  dapat  dilanjutkan  dengan menghitung DPMO dan level sigma.
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
Gambar 6. Plot Data Peta Kendali C pada timah

## ingot
Perhitungan  DPMO  dan  level  sigma dihitung menggunakan jenis data variabel dan data atribut. Perhitungan nilai DPMO dan level sigma pada data variabel untuk memperkirakan peluang  cacat  dalam  satuan  ppm  yang dihasilkan dengan menggunakan batas spesifikasi atas dan batas spesifikasi bawah.
Perhitungan nilai DPMO data variabel yaitu:
a. Batas spesifikasi Atas
Upper   = P {Z ≥ 𝑈𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } = 1 - P {Z ≤ 𝑈𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } = 1- P {Z ≤ 1020 − 1000 5,159 } = 1 – P {Z ≤ 3,88}
= 1 – 0,90186
= 0,09814
b. Batas Spesifikasi Bawah
Lower   = P {Z ≤ 𝐿𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } = P {Z ≤ 980 − 1000 5,159 } = P {Z ≤ - 3.88}
= 0,09814
c. DPMO
DPMO  = (U + L) x 1.000.000 = (0,09814+ 0,09814) x 1.000.000 = 196280 pcs
Dihasilkan  perhitungan  nilai  DPMO  dari data  variabel  sebesar  100  batang  timah ingot . Perkiraan  peluang  terjadinya  cacat  dalam 1.000.000 produk dari hasil produksi timah ingot brand BA sebesar 196280 batang. Nilai DPMO kemudian  dikonversi  ke  level  sigma  dengan melihat  tabel  konversi  dihasilkan  level  gima sebagai berikut.
d. Level Sigma
Level Sigma = NORMSINV( 1.000.000−𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 )+1,5 = NORMSINV( 1.000.000−196280 1.000.000 )+1,5 = 2,36 sigma
Perhitungan nilai DPMO untuk data atribut harus  diawali  dengan  melakukan  perhitungan untuk nilai DPU, DPO.
1. Total  produksi  merupakan  jumlah  sampel produksi yang diamati. Jumlah sampel yang digunakan dalam penelitian per hari sebesar 70  batang.  Jumlah  sampel  yang  digunakan dalam 20 hari adalah 1400 batang.
2. DPU = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 = 70 1400 = 0,05 3. DPMO  = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 x 1.000.000
= 70 1400 x 1.000.000 = 50000 pcs
Perhitungan nilai DPMO dari data variabel sebesar  50.000  batang  timah ingot .  Perkiraan peluang  terjadinya  cacat  dalam  1.000.000 produk dari hasil produksi timah ingot brand BA sebesar  50.000  batang.  Nilai  DPMO  kemudian dikonversi ke level sigma dengan melihat tabel konversi dihasilkan level gima sebagai berikut.
e. Level Sigma
Level Sigma = NORMSINV( 1.000.000−𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 )+1,5 = NORMSINV( 1.000.000−50.000 1.000.000 )+1,5

## = 3,15 sigma
Dihasilkan  perhitungan  DPMO  dan  level sigma dari data variabel dan data atribut. Level sigma  untuk  data  variabel  sebesar  2,36  sigma lebih rendah dari level sigma untuk data atribut sebesar  3,15  sigma.  Level  sigma  pada  produk timah ingot brand  BA  dapat  dikategorikan sebagai  level  sigma  yang  masih  tergolong dibawah  rata-rata  industri  USA  dan  Jepang namun  level  sigma  produk  timah ingot dapat ditingkatkan sebagai evaluasi perusahaan (Ober & Survey, 2018).

## 3.3 Hasil Tahap Analyze
Tahapan ini mengidentifikasi akar masalah  kualitas  produk  dengan  menganalisis data  kecacatan  pada  tahap measure .  Diagram Pareto adalah jenis grafik yang bertujuan untuk menentukan  prioritas  penyebab  permasalahan yang  paling  dominan  dari  tipe  cacat  untuk dilakukan tindakan perbaikan.
Berdasarkan  data  hasil  pengamatan produk  yang  cacat,  ditemukan  4  jenis kecacatan  yang  paling  sering  terjadi  selama produksi  timah ingot yaitu  berat ingot yang outspec (23  kg  or  >  27  kg),  ujung ingot melengkung,  permukaan ingot kasar  dan permukaan ingot terdapat  benjolan.  Analisis
19 17 15 13 11 9 7 5 3 1 12 10 8 6 4 2 0 Sample Sa m pl e Co un t _ C=5,35 UCL=12,29 LCL=0 Peta Kendali C (Jumlah Kecacatan)
Opsi
e-ISSN 2686-2352
menggunakan  diagram  pareto  prinsip  80-20 dimana  80%  masalah  yang  muncul  dari  20% penyebab  permasalahan.  Diagram  pareto kecacatan timah ingot brand BA dapat terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Pareto Kecacatan Produk Timah ingot brand BA
Dari  diagram  pareto  terlihat  bahwa  jenis cacat  yang  paling  mendominasi  pada  timah ingot brand BA adalah berat ingot yang outspec sebesar  46,7%  dan  ujung ingot melengkung dengan  persentase  39,3%.  Dua  permasalahan yang paling dominan ini selanjutnya dianalisis akar  penyebab  kecacatan  dominannya  dengan menggunakan diagram Ishikawa.
Diagram ishikawa adalah  diagram  yang digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan antara  penyebab  dan  akibat  dari  suatu permasalahan  sehingga  menghasilkan  sumber yang paling signifikan terhadap permasalahan yang terjadi. Diagram ini membagi permasalahan  menjadi  beberapa  bagian  atau elemen  yang  meliputi  material,  manusia, mesin, metode, pengukuran dan lingkungan.
Analisis  diagram ishikawa diperoleh melalui  hasil observasi dan wawancara dengan pihak  PT  Timah  Tbk.  Berikut  ini  adalah diagram ishikawa dari  jenis  kecacatan  yang paling  mendominasi  yaitu  berat ingot yang outspec dan  ujung ingot melengkung  pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Diagram Ishikawa Kecacatan Ujung
Ingot Melengkung
Gambar 9. Diagram Ishikawa Kecacatan Berat Ingot yang Outspec
Setelah  memperoleh  akar  penyebab kecacatan  paling  dominan,  dilakukan  analisis potensi  penyebab  permasalahan  dari  produk timah ingot dengan  menggunakan  FMEA. FMEA  adalah  teknik  analisis  yang  bertujuan untuk mencegah masalah yang mungkin terjadi pada produk selama proses produksi sehingga menghasilkan  tindak  perbaikan  yang  sesuai (Stamatis, 2003).
Urutan penyusunan FMEA menggunakan tabel  yang  berisi  jenis  kegagalan,  identifikasi efek yang ditimbulkan dari kegagalan ( severity ),  penyebab  kegagalan  ( occurrence ) dan  pengendalian  yang  dilakukan  ( detection ). Nilai  dari severity,  occurrence dan detection diberikan  bobot  1  sampai  10  yang  diperoleh dari  wawancara  langsung  dengan  pihak perusahaan  untuk  menghasilkan  nilai  RPN. Perhitungan nilai RPN diperoleh dari perkalian nilai severity, occurrence dan detection . Bobot nilai  dimasukkan  ke  dalam  tabel  FMEA  dan menghasilkan tiga penyebab kegagalan dengan nilai  RPN  tertinggi  yang  menjadi  usulan perbaikan sebagaimana terlihat pada Tabel 8.
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
Tabel 8. Tabel FMEA produk Timah Ingot Brand BA
Pro- ses Jenis Kegagalan Efek dari kegagalan S Penyebab Kegagalan O
Pengendalian yang dilakukan
D RPN C ast in g Ujung Ingot Melengkung Tampilan timah ingot tidak sesuai dengan standar perusahaan dan adanya complain dari customer
7
Operator kurang menguasai jobdesc 6 Melakukan pengawasan ketat saat proses berlangsung 5 210 Suhu ruangan produksi tinggi 7 Memperbanyak ventilasi di tempat yang sesuai untuk mengoptimalkan sirkulasi udara 3 147 Pengoperasian mesin secara manual 5 Memberikan pelatihan dan prosedur untuk operator secara berkala dalam mengoperasikan mesin 4 140 Proses pencetakan logam timah masih dilakukan secara manual 6 menargetkan pergantian mesin pencetakan otomatis untuk mempersingkat waktu produksi dan meminimalkan produk cacat 4 168
U ji B er at T ima h I n g o t Berat Ingot yang Outspec yaitu kurang
dari 23 kg dan lebih dari 27 kg Ukuran timah ingot tidak sesuai batas toleransi yang telah ditentukan 8 konsentrasi operator menurun dan mengalami kelelahan 5 Mengatur jadwal operator agar tidak membebankan sehingga manajemen waktu yang digunakan efektif dalam meningkatkan produktivitas pekerja 4 160 Tingkat kebisingan lantai produksi tinggi 4 Menggunakan alat pelindung diri seperti ear plug untuk mengurangi gangguan kebisingan 5 160 Mesin beroperasi tidak stabil (mengalami trouble shooting) 5 Mengecek mesin saat komponen mesin mengalami kerusakan 6 240
Proses Produksi dilakukan secara simultan 4 Melakukan penjadwalan mesin untuk memperpanjang umur mesin agar proses produksi berjalan efektif 5 160 Keterangan : S : Severity (1-10) O : Occurence (1-10) D : Detection (1-10)
Dari  Tabel  8  terlihat  bahwa  nilai  RPN ( Risk  Priority  Number )  tertinggi  terjadi  pada jenis  kegagalan  uji  berat  timah ingot dengan penyebab  kegagalan  “mesin  beroperasi  tidak stabil  (mengalami trouble  shooting )”  dengan nilai  RPN  sebesar  240.  Nilai  RPN  tertinggi kedua  terjadi  pada  proses casting dengan penyebab kegagalan “operator kurang menguasai jobdesc”  dengan nilai  RPN  210.
Nilai  RPN  tertinggi  ketiga  yakni  168,  terjadi pada proses casting dengan penyebab kegagalan  yaitu  proses  pencetakan  logam timah masih dilakukan secara manual.
3.4 Hasil Tahap Improve Tahap Improve bertujuan
untuk mengevaluasi  kecacatan  dalam  memperbaiki kualitas  produk  timah ingot yang  diproduksi. Usulan  perbaikan  dilakukan  pada  dua  jenis kegagalan  paling  mendominasi.  Dua  jenis kecacatan ini berdampak pada cacatnya produk akhir  pada  proses casting dan  uji  berat  timah ingot .  Usulan  perbaikan  yang  dibuat,  diajukan kepada pihak perusahaan untuk diimplementasikan. Tabel 9 merangkum usulan perbaikan  pada  produk  timah ingot brand  BA berdasarkan jenis dan penyebab kegagalan.
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
e-ISSN 2686-2352
Tabel 9. Usulan Perbaikan produk Timah Ingot Brand BA

## 3.4.1. Usulan  Perbaikan  pada  Operator yang Kurang Menguasai Jobdesc
Hasil  analisis  dari  perhitungan  nilai  RPN pada  tabel  FMEA  di  tahap analyze ,  kegagalan yang  memiliki  nilai  RPN  tertinggi  yaitu  ujung ingot melengkung  yang  disebabkan  oleh operator yang kurang menguasai jobdesc dalam proses casting sehingga logam timah dikategorikan cacat dalam uji fisik timah ingot .
Usulan  perbaikan  yang  digunakan  adalah dengan  melakukan  pelatihan  rutin  operator proses casting secara  rutin  per  bulan  dan membuat instruksi kerja.
a. Pelatihan Rutin Operator Proses Casting. Pelatihan  rutin  dilakukan  dalam  bentuk pembinaan  keselamatan  dan  kesehatan  kerja, lingkungan  kerja  dan  alat  pengaman  kerja, pemeliharaan  dan  pemeriksaan  alat  produksi casting ,  internalisasi  tanggung  jawab  kerja, peningkatan  motivasi  dan  kinerja  pekerja. Gambar 10 memperlihatkan rencana jadwal dan topik pelatihan yang dilakukan.
b. Instruksi Kerja
Instruksi kerja dibuat dengan tujuan untuk menggambarkan  informasi  tahapan  dalam sebuah  proses  kerja  sesuai  dengan  aturan  yang telah  diterapkan  oleh  perusahaan  sehingga operator  menguasai  dan  memiliki  kemampuan yang  sesuai  dengan  prosedur  dan  standar perusahaan  dalam  pencetakan  logam  timah untuk  meningkatkan  kualitas  produk  agar
kegagalan  produk  dapat  dikurangi.  Rancangan usulan  perbaikan  dalam  bentuk  instruksi  kerja disusun sebagaimana terlihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Implementasi Usulan Perbaikan Kegiatan Pelatihan Regu Casting
Gambar 11. Usulan Perbaikan Instruksi Kerja Proses Casting Timah Ingot
3.4.2. Usulan  Perbaikan  pada  Mesin  yang Beroperasi Tidak Stabil
Kegagalan  yang  memiliki  nilai  RPN tertinggi  kedua  yaitu  berat ingot outspec yang disebabkan  oleh  mesin  yang  beroperasi  tidak
Kegiatan Pelatihan Kerja Regu Casting PT Timah Tbk
Periode Pelatihan dilakukan 5 kali dalam seminggu selama 3
Minggu
Tanggal Topik Pelatihan Total Durasi per Hari 21 Februari 2022 - 25 Februari 2022 Keselamatan dan Kesehatan Kerja Area Casting 90 Menit 7 Maret 2022 - 11 Maret 2022 Pemeliharaan dan Pemeriksaan Alat Produksi Casting 90 Menit 14 Maret 2022 - 18 Maret 2022 Sosialisasi tentang Tanggung Jawab, Motivasi Kerja dan Hasil Kinerja Regu C asting 90 Menit Tgl diterbitkan Revisi No 1 Safety Helmet 2 Masker 3 Safety Shoes 4 Safety Gloves Leather 1 Melting Kettle kapasitas 50 ton 2 Pompa Cetak 3 Cetakan Logam 1 2 3 4 5 INSTRUKSI KERJA PROSES CASTING TIMAH INGOT DIbuat Oleh, Disetujui Oleh, merata sehingga ingot yang dihasilkan mempunyai kualitas yang bagus atau sesuai dengan standar Apabila cetakan penuh maka pipa penyalur digeser ke cetakan berikutnya kemudian permukaan timah yang telah dicetak dibersihkan dari drossnya dan segera dipasangkan cap pada permukaan timah cair Kecepatan pencetakan diatur sedemikian rupa agar laju pendinginan akan : Koordinator Regu Pencetakan Nabila Rahmasuci : Timah ingot yang telah dingin disusun dan ditimbang Pelaksanaan Proses casting Timah Ingot Tujuan / Objektif Alat Keselamatan Kerja Alat Pencetakan Menjelaskan tata cara pencetakan dalam produksi  timah ingot agar mampu telusur Timah yang siap dicetak disalurkan dari melting kettle menuju cetakan
Ujung pipa penyalur timah diatur dengan meletakkannya diatas cetakan pertama pada serinya, aliran timah diatur dengan mengatup pipa penyalur Jenis Kegagalan Penyebab Kegagalan Usulan Perbaikan Berat Ingot yang Outspec yaitu kurang dari 23 kg dan lebih dari 27 kg Mesin beroperasi tidak stabil (mengalami trouble shooting ) Membuat Checksheet penggunaan dan pemeriksaan mesin produksi yang digunakan per hari Ujung Ingot Melengkung Operator kurang menguasai jobdesc Melakukan pelatihan kerja secara berkala dan membuat Instruksi Kerja dalam proses casting Proses pencetakan logam timah masih dilakukan secara manual Melakukan pergantian mesin pencetakan otomatis untuk meminimalkan proses
produksi dan kegagalan produk
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023 e-ISSN 2686-2352
stabil  sehingga  perlu  adanya  pemeriksaan  dan pemeliharaan mesin produksi secara berkala.
Usulan  perbaikan  yang  digunakan  adalah dengan membuat checksheet masa  penggunaan dan pemeriksaan mesin produksi yang digunakan  dalam  sekali  produksi  sebagaimana terlihat pada Gambar 12.
FORM PEMERIKSAAN MESIN PRODUKSI TIMAH INGOT Diperiksa Oleh : Tanggal Pemeriksaa n :
Disetujui Oleh : Hari Pemeriksaa n : N o Mesin Produksi Waktu Pemakai -an Kategori Keterang -an Baik Tidak 1 Reverterator y Furnace
2
Bunker 3 Timbangan 4 Castable kettle 5 Weshaupt Burner 6 Crystallizer 7 Bak Anoda 8 Bak Katoda 9 Rectifier 10 Overhead Crane 11 Forklift 12 Mobile Overhead Crane Gambar 12. Usulan Perbaikan Checksheet Mesin Produksi Timah Ingot
Tujuan  adanya checksheet mesin  produksi timah ingot adalah untuk mendeteksi kerusakan dini  dan  untuk  perawatan  rutin  pada  mesin produksi.  Hal  ini  ditindaklanjuti  agar  dapat segera  dilakukan  perbaikan  kerusakan  mesin sehingga  target  produksi  dapat  dicapai  serta mengoptimalkan  kualitas  produk  timah ingot dalam rangkap pencapaian kepuasan pelanggan.
3.4.3. Usulan Perbaikan pada Proses
Casting  Logam  Timah  Ingot  Masih

## Dilakukan secara Manual
Kegagalan  dengan  nilai  RPN  tertinggi ketiga  yaitu  ujung ingot melengkung  akibat proses  pencetakan  logam  masih  dilakukan secara manual sehingga waktu yang digunakan dalam  sekali  produksi  yaitu  4  jam  per  50  ton.
Waktu  produksi  yang  kurang  efisien  ini menyebabkan menurunnya produktivitas operator casting dan  kualitas  produk  timah ingot .  Usulan  perbaikan  dari  kegagalan  ini adalah melakukan pergantian mesin pencetakan otomatis.
Gambar  13  merupakan  contoh  mesin casting otomatis yang dapat digunakan perusahaan  dengan  spesifikasi  yang  mampu meminimalkan waktu proses produksi menjadi 1 jam  dengan  daya  tamping  sebesar  60  ton  dan berat  batangan  timah  sebesar  25  kg.  Hal  ini sesuai  dengan  toleransi  berat  perusahaan  +/-  2 kg.  Mesin  terdiri  dari  mesin  pengecoran ingot secara  kontinu,  serta  mesin  kastor ingot , konveyor  pengecoran  timah ingot yang  sudah termasuk drive ,  bingkai,  konveyor,  cetakan ingot ,  distributor  cair,  pendingin  dan  bagian lainnya.
Gambar 13. Usulan Perbaikan Automatic Casting Machine Timah Ingot

## 3.5 Tahap Control
Pada  tahapan  ini  dilakukan  implementasi usulan  perbaikan  sesuai  hasil  dari  tahap Improve . Usulan perbaikan yang dapat diimplementasikan  adalah  menyelenggarakan pelatihan  kerja  secara  berkala  dan  membuat instruksi  kerja  dalam  proses casting .  Proses implementasi dilakukan selama 7 hari sejak 21 s.d.  27  Maret  2022.  Hasil  implementasi kemudian  dihitung  dan  dibandingkan  dengan kondisi sebelum perbaikan. Data yang dihasilkan  berupa  data  cacat  atribut  dan  data variabel dari uji berat timah per bundle. Akibat keterbatasan  masa  penelitian,  jumlah  data setelah implementasi lebih sedikit dibandingkan sebelum implementasi sehingga perlu dilakukan uji proporsi dua data.
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
3.5.1. Implementasi Usulan Perbaikan pada Jenis Kegagalan Ujung Ingot Melengkung
Implementasi  usulan  perbaikan  pada jenis kegagalan ujung ingot melengkung yang terjadi pada proses casting adalah menerapkan pelatihan kerja secara berkala kepada operator casting berupa penerapan instruksi kerja yang telah  dibuat,  pembinaan  keselamatan  dan kesehatan lingkungan kerja dan alat pengaman kerja,  pemeliharaan  dan  pemeriksaan  alat produksi,  internalisasi  tanggung  jawab  kerja, serta  pelatihan  peningkatan  kinerja  operator. Gambar 14 menujukkan usulan instruksi kerja proses casting .
Gambar 14. Usulan Instruksi Kerja Proses Casting

## 3.5.2. Uji Antar Dua Proporsi
Uji  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah data proporsi cacat sebelum implementasi  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan  dengan  proporsi  cacat  setelah implementasi. Pengujian menggunakan tingkat kepercayaan  95%  dengan  tingkat  signifikansi sebesar 0,05. Berikut ini merupakan
perhitungan dari uji antar dua proporsi:
a. H 0 menyatakan  apabila  proporsi  cacat sebelum  implementasi  ≤  proporsi  cacat setelah implementasi.
b. H 1 menyatakan  apabila  proporsi  cacat sebelum  implementasi  >  proporsi  cacat setelah implementasi.
c. 𝑝̂ 1 = Proporsi cacat timah ingot sebelum
implementasi.
d. 𝑝̂ 2 = Proporsi cacat timah ingot setelah implementasi.
e. n   = Total produksi selama pengamatan
f. H 0 : p 1 ≤ p 2 g. H 1 : p 1 > p 2 h. Tingkat Signifikansi (α = 0,05)
i. Wilayah Kritik : Z > Zα ; Z > 1,645
j. Perhitungan:
𝑝̂ 1 = 𝑥1 𝑛1 = 107 1400 = 0,0764 𝑝̂2 = 𝑥2 𝑛2 = 22 490 = 0,0449 𝑝̂ = 𝑥1 + 𝑥2 𝑛1+ 𝑛2 = 107+22 1400+490 = 0,0683 𝑞̂ = 1 - 0,0863 = 0,9317 Z = 𝑝1 −𝑝2 √𝑝̂.𝑞̂{( 1 𝑛1 )+( 1 𝑛2 )} =
0,0764 −0,0449 √(0,0683).(0,9317){( 1 1400 )+( 1 490 )} = 2,379
k. Keputusan  yaitu  Z hitung >  Z α sehingga Tolak  Ho,  berarti  proporsi  cacat  timah ingot sebelum  dilakukan  implementasi lebih besar dibandingkan dengan setelah implementasi.
3.5.3. Data  Cacat  Atribut  dan  Data  Cacat Variabel  Uji  Berat  Timah  Ingot

## Setelah Implementasi
Data  cacat  atribut  timah ingot setelah implementasi  usulan  perbaikan  diperoleh  dari uji fisik dan uji berat timah ingot selama 7 hari. Tabel  10  menunjukkan  perolehan  jumlah produksi, jumlah produk cacat dan jumlah dari tiap jenis kecacatan produk.
Tabel 10. Data Sampel produksi, Jumlah Produk Cacat dan Jenis Kecacatan Timah Ingot Brand BA Setelah Implementasi
Tgl Jumlah Produksi (Sampel) Jenis kecacatan Jumlah Kecacat -an (a) (b) (c) (d) 21/03 70 1 1 1 0 3 22/03 70 0 1 1 0 2 23/03 70 1 0 2 0 3 24/03 70 2 0 1 1 4 25/03 70 0 2 2 1 5 26/03 70 1 0 1 0 2 28/03 70 1 1 1 0 3 Jml 490 6 5 9 2 22 Catatan : a :  Permukaan Ingot Kasar b : Ujung Ingot Melengkung c : Berat Ungot outspec (< 23 kg atau > 27 kg)
d : Permukaan Ingot ada benjolan
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
Data  cacat  variabel  timah ingot setelah implementasi  diperoleh  dari  hasil  uji  berat timah ingot brand  BA  per bundle yang dilakukan selama 7 hari sebagaimana ditunjukkan Tabel 11.
Tabel 11. Data Uji Berat Timah Ingot Brand
BA Setelah Implementasi
3.5.4. Perhitungan  Peta  Kendali 𝑿 ̅ dan  R, Peta Kendali C Setelah Implementasi Hasil  perhitungan  peta  kendali  adalah seperti berikut:
a. Perhitungan Peta Kendali 𝑋̅ dan R Sebelum  implementasi,  pengujian  berat timah ingot per bundle berlangsung selama 20 hari dengan menguji sebanyak 5 sampel produk timah  brand  BA.  Berikut  ini  perhitungan  CL, UCL, LCL peta kendali 𝑋̅ dan R.
b. Perhitungan CL, UCL, LCL untuk Peta
Kendali 𝑋̿ : CL   = 𝑋̿ = 1000,49 kg UCL = 𝑋̅ + (A2 x 𝑅̅) = 1000,49 + (0,577 x 11,4) = 1007,07 kg LCL  = 𝑋̅ - (A2 x 𝑅̅) = 1000,49 - (0,577 x 11,4) = 993,92 kg
c. Perhitungan  CL,  UCL  dan  LCL  untuk peta kendali R:
CL = 𝑅̅ = 11,4 kg UCL = 𝐷4 x 𝑅̅ = 2.114 x 11,4 = 24,11 kg LCL = D3 x 𝑅̅ = 0 x 11,4 = 0 kg
Tabel  12  memperlihatkan  data  hasil pengujian  berat  pada  timah ingot brand  BA setelah implementasi yang dilakukan selama 7 hari pengamatan.
Hasil  perhitungan  dan  plot  data  yang dihasilkan  pada  Gambar  15  menunjukkan bahwa  hasil  uji  berat  timah ingot brand  BA masih dalam batas kendali atau tidak ada data yang out of Control sehingga dapat dilanjutkan dengan menghitung kapabilitas proses.
Tabel 12. Peta Kendali 𝑋̅ dan R Timah Ingot
Setelah Implementasi
Gambar 15. Plot Data Peta kendali 𝑋̅ dan R pada Uji Berat Timah Ingot brand BA Setelah Implementasi.
Berikut  adalah  perhitungan  kapabilitas proses  untuk  menghitung  Cp.  CPU,  CPL  dan Cpk :
LSL   = 980 kg USL   = 1020 kg
s = 𝑅̅ 𝑑2 = 11,4 2.326 = 4,9 CPL   = 𝑋̿ −𝐿𝑆𝐿 3𝑠 = 1000 −980 3 𝑥 4,9 = 1,32 CPU   = 𝑈𝑆𝐿 − 𝑋̿ 3𝑠 = 1020 −1000 3 𝑥 4,9 = 1,32
Cpk   = Min {CPL, CPU} = Min {1,32;1,32} = 1,32
Hasil perhitungan nilai Cpk 1,32 menunjukkan bahwa proses cenderung
mendekati batas spesifikasi atas serta memperlihatkan  bahwa  kapabilitas  proses untuk  memenuhi  spesifikasi  yang  ditentukan baik.  Grafik  kapabilitas  proses  dari  uji  berat timah ingot brand BA terlihat pada Gambar 16.
Tanggal Uji Berat Timah Ingot per Bundle X1 X2 X3 X4 X5 21/03/2022 1002 995,2 1003,6 1004,4 994,8 22/03/2022 994,2 1007,2 994,6 1004,6 1001,4 23/03/2022 1001,6 998,2 998,4 1004,2 997,6 24/03/2022 1001,5 999,8 997,4 1001 1005 25/03/2022 993,2 995,2 1009 1000,2 1008 26/03/2022 1007,8 1001,8 1000,8 998,2 994,4 28/03/2022 1000 993,8 1003 997,5 1007,6
Tgl Uji Berat Timah Ingot per Bundle X R
X1 X2 X3 X4 X5 21/03 1002 995,2 1003,6 1004,4 994,8 1000 9,6 22/03 994,2 1007,2 994,6 1004,6 1001,4 1000 13 23/03 1001,6 998,2 998,4 1004,2 997,6 1000 6,6 24/03 1001,5 999,8 997,4 1001 1005 1001 7,6 25/03 993,2 995,2 1009 1000,2 1008 1001 15,8 26/03 1007,8 1001,8 1000,8 998,2 994,4 1001 13,4 28/03 1000 993,8 1003 997,5 1007,6 1000 13,8 Jumlah 7003 80 Rata-rata 1000,5 11,4
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
e-ISSN 2686-2352
Gambar 16. Grafik Kapabilitas Proses dari Uji Berat Timah Ingot Brand BA
Dari  hasil  perhitungan  kapabilitas  proses berdasarkan  data  cacat  variabel  setelah implementasi  diperoleh  nilai  Cpk  yang  lebih tinggi dibandingkan kapabilitas proses sebelum  adanya  implementasi  sebagaimana terlihat perbandingannya pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perbandingan Nilai Kapabilitas Proses Sebelum dan Setelah Implementasi
Kapabilitas Proses (Nilai Cpk) Sebelum Implementasi Setelah Implementasi 1,28 1,32

## d. Perhitungan Peta Kendali C
Perhitungan  peta  kendali  C  sebelum implementasi menggunakan data hasil
pengamatan  berupa  jumlah  kecacatan  yang dilakukan selama
20 hari. Setelah implementasi, pengamatan dilakukan selama 7 hari.  Peta  menggunakan  data  atribut  yang bertujuan untuk mengukur stabilitas proses.
Berikut  merupakan  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  CL,  UCL,  LCL  dari  peta kendali C :
CL = 𝑐̅ = ∑ 𝑐 𝑘 = 22 7 = 3,143 UCL = 𝑐̅ + 3 √𝑐̅ = 3,143 + 3 √ 3,143   = 8,46
LCL = 𝑐̅ - 3 √𝑐̅ = 3,143 - 3 √ 3,143   = 0
Tabel 14 memperlihatkan Peta kendali C Timah Ingot Brand  BA  setelah  dilakukan implementasi
usulan perbaikan. Hasil perhitungan menunjukkan tidak ada data yang
out of control sehingga tidak diperlukan adanya perbaikan  dan  hasil  data  dapat  dilanjutkan dengan menghitung DPMO dan level sigma.
Tabel 14 . Peta Kendali C Setelah Implementasi Tgl Total Produksi (Sampel) Jml Kecacat- an CL UCL LCL Status 21/03 70 3 3,1429 8,46 -2.18 In Control 22/03 70 2 3,1429 8,46 -2.18 In Control 23/03 70 3 3,1429 8,46 -2.18 In Control 24/03 70 4 3,1429 8,46 -2.18 In Control 25/03 70 5 3,1429 8,46 -2.18 In Control 26/03 70 2 3,1429 8,46 -2.18 In Control 28/03 70 3 3,1429 8,46 -2.18 In Control Total 490 22
Gambar  17  merupakan  plot  data  Peta Kendali C pada timah ingot setelah dilakukan implementasi usulan perbaikan.
Gambar 17. Plot Data Peta Kendali C pada timah ingot Setelah Implementasi

## 3.5.5. Perhitungan Nilai DPMO dan Tingkat Sigma Setelah Implementasi
Perhitungan  DPMO  dan  level  sigma dihitung  menggunakan  hasil  perhitungan  data variabel dan atribut setelah implementasi. Nilai DPMO  dan  level  sigma  pada  data  variabel digunakan untuk memperkirakan peluang cacat dalam  satuan  ppm  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  batas  spesifikasi  atas  dan batas spesifikasi bawah.
Perhitungan nilai DPMO data variabel yaitu: a. Batas spesifikasi Atas
Upper = P {Z ≥ 𝑈𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } 7 6 5 4 3 2 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Sample Sa m pl e Co un t _ C=3,143 UCL=8,461 LCL=0 C Chart of C1
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023
= 1 - P {Z ≤ 𝑈𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } = 1- P {Z ≤ 1020 − 1000
4,9 } = 1 – P {Z ≤ 1,36} = 1 – 0,91312 = 0,08688 b. Batas Spesifikasi Bawah Lower = P {Z ≤ 𝐿𝐶𝐿− 𝑋̅ 𝑠 } = P {Z ≤ 980 − 1000 4,9 } = P {Z ≤ - 1,36} = 0,08688
c. DPMO DPMO = (U + L) x 1.000.000 = (0,08688+0,08688) x 1.000.000 = 173760 pcs
Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai DPMO data variabel sebesar 100 batang timah ingot . Perkiraan peluang terjadinya cacat dalam 1.000.000  produk  dari  hasil  produksi  timah ingot brand  BA  sebesar  173760  batang.  Nilai DPMO  kemudian  dikonversi  ke  level  sigma melalui perhitungan berikut :
d. Level Sigma
Level Sigma = NORMSINV( 1.000.000−𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 )+1,5 = NORMSINV( 1.000.000−173760 1.000.000 )+1,5
= 2,44 sigma
Nilai  DPMO  dan  level  sigma  pada  data cacat  variabel  produk  timah ingot brand  BA setelah  implementasi  mengalami  kenaikan namun  belum  signifikan  sebagaimana  terlihat dari perbandingan nilai DPMO dan level sigma sebelum  dan  setelah  dilakukan  implementasi pada Tabel 15.
Tabel 15. Perbandingan Nilai DPMO dan Level Sigma pada Data Variabel Sebelum dan Sesudah
Implementasi
Data Variabel Sebelum Implementasi Setelah Implementasi Nilai DPMO 196280 173760 Level Sigma 2,36 2,44
Perhitungan  nilai  DPMO  untuk  data atribut dimulai dengan melakukan perhitungan untuk nilai DPU, DPO.
a. Total produksi merupakan jumlah sampel produksi  yang  diamati.  Jumlah  sampel yang digunakan dalam penelitian per hari
sebesar  70  batang.  Jumlah  sampel  yang digunakan dalam 7 hari adalah 490 batang.
b. DPU = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 = 22 490 = 0,045 c. DPMO   = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 x 1.000.000 = 22 490 x 1.000.000
= 44898 pcs
Hasil  perhitungan  nilai  DPMO  dari  data variabel adalah 50.000 batang timah ingot . Hal ini  berarti  perkiraan  peluang  terjadinya  cacat dalam  1.000.000  produk  dari  hasil  produksi timah ingot brand  BA  sebesar  44898  batang. Nilai  DPMO  kemudian  dikonversi  ke  level sigma melalui perhitunga berikut:
a. Level Sigma Level Sigma = NORMSINV( 1.000.000−𝐷𝑃𝑀𝑂 1.000.000 )+1,5 = NORMSINV( 1.000.000−44898 1.000.000 )+1,5
= 3,19 sigma
Perhitungan  DPMO  dan level  sigma  dari data  variabel  dan  data  atribut  menghasilkan level  sigma  untuk  data  variabel  sebesar  2,44 sigma,  nilai  ini  lebih  rendah  dari  level  sigma untuk  data  atribut  sebesar  3,19  sigma.  Nilai DPMO  dan  level  sigma  data  atribut  pada produk  timah ingot brand  BA  setelah implementasi  mengalami  kenaikan  namun tidak  signifikan.  Perbandingan  nilai  nilai DPMO  dan  level  sigma  sebelum  dan  setelah dilakukan  implementasi  dapat  terlihat  pada Tabel 16.
Tabel 16. Perbandingan Nilai DPMO dan Level Sigma pada Data Atribut Sebelum dan Sesudah Implementasi
Data Atribut Sebelum Implementasi Setelah Implementasi Nilai DPMO 50000 44898 Level Sigma 3,15 3,19
Berdasarkan  perbandingan  sebelum  dan setelah  implementasi,  terlihat  bahwa  nilai DPMO  yang  mengalami  penurunan.  Hal  ini berarti  terjadi  penurunan  peluang  terjadinya kecacatan  yang  terlihat  dari  level  sigma  yang mengalami kenaikan sebesar 0,04 selama 7 hari implementasi usulan. Meskipun masih terdapat
Opsi
Vol 16 No 1 June 2023 e-ISSN 2686-2352
produk cacat, namun dari implementasi usulan perbaikan yang diberikan dapat meminimalkan jumlah kecacatan untuk memenuhi persyaratan dan kepuasan pelanggan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  data  dan  analisis yang  dilakukan,  terdapat  9  jenis  cacat  atribut dan  1  jenis  cacat  variable  pada  produk  logam timah ingot selama proses produksi. Jenis cacat yang paling mendominasi berdasarkan diagram pareto  adalah  berat ingot yang outspec dengan persentase  jenis  kecacatan  sebesar  46,7%,  dan ujung ingot melengkung sebesar 39,3%.
Nilai  DPMO  yang  dihasilkan  dari  data atribut sebesar 50000 batang logam dengan level sigma  yang  dicapai  sebesar  3,15  sigma sedangkan nilai DPMO untuk data variabel yaitu 196280  batang  logam  dan  level  sigma  sebesar 2,36 sigma.
Usulan  perbaikan  yang  diberikan  untuk menurunkan  tingkatan  kecacatan  produk  timah ingot  brand  BA  adalah  pembuatan  instruksi kerja  proses casting timah ingot ,  pembuatan checksheet masa  penggunaan  dan  pemeriksaan mesin  produksi  dan  melakukan  pergantian mesin pencetakan manual menjadi otomatis.
Implementasi  dari  usulan  perbaikan  untuk data  atribut  menurunkan  nilai  DPMO  sebesar 44898  batang  logam  dan  data  variabel  sebesar 173760  batang  logam.  Penerapan  usulan perbaikan  terhadap  level  sigma  mengalami peningkatan  untuk  data  atribut  sebesar  3,19 sigma  dan  data  variabel  sebesar  2,44  sigma. Perubahan level sigma adalah 0,04 selama 7 hari implementasi  usulan  perbaikan.  Diharapkan dengan  implementasi  usulan  perbaikan  yang berkelanjutan dapat menurunkan tingkat kecacatan produk timah ingot brand BA secara signifikan.
Penelitian selanjutnya dapat mengkaji lebih lanjut  penyebab  cacat  yang  terjadi  pada  setiap tahapan  proses  produksi  agar  perbaikan  dapat difokuskan pada proses tertentu dan lebih tepat sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
Catt,  E.  A.  (2015). Lean  Six  Sigma  &  A3 Thinking  Workbook .  TTAC  Consulting, LLC. De Albuquerque Marques, P. A., & Matthé, R. (2017).  Six  Sigma  DMAIC  Project  to
Improve The Performance of An
Aluminum  Die  Casting  Operation  in Portugal. International Journal of Quality &  Reliability  Management , 34 (2),  307– 330.
Gasperz,  V.  (2002).  Pedoman  Implementasi Program  Six  Sigma:  Terintegrasi  Dengan ISO  9001  dan  HACCP. PT.  Gramedia Pustaka Tama .
Idris, I., Sari, R. A., Wulandari, & U, W. (2016). Pengendalian  Kualitas  Tempe  Dengan Metode Seven Tools. Teknovasi , 3 (1), 66– 80. Jones,  E.  (2014). Quality  Management  for Organizations  using  Lean  Six  Sigma Techniques . CRC press.
Montgomery,  D.  C.  (2020). Introduction  to Statistical Quality Control . John Wiley & Sons.
Ober, J. A., & Survey, U. S. G. (2018). Mineral Commodity  Summaries  2018.  In Mineral
Commodity Summaries . https://doi.org/10.3133/70194932
Pandey, A., & Jain, K. K. (2016). Six Sigma in Manufacturing of Ingot Moulds in Foundry and  Pattern  Shop  by  Improving  Sand Quality. American Journal of Engineering Research , 5 (4), 209–217.
Saragih, J., & Aliyani, W. T. (2020). Perbaikan Kualitas  Pipa  Api  Spec  Menggunakan Metoda Six Sigma Pada Pt Z .
Sirine,  H.,  Kurniawati,  E.  P.,  Pengajar,  S., Ekonomika, F., Bisnis, D., & Salatiga, U. (2017).
Pengendalian
Kualitas
Menggunakan  Metode  Six  Sigma  (Studi Kasus pada PT Diras Concept Sukoharjo). AJIE-Asian  Journal  of  Innovation  and Entrepreneurship , 02 (03), 2477–3824.
Stamatis, D. H. (2003). Failure Mode and Effect
Analysis: FMEA from Theory to
Execution . Quality Press.
Suprapto,  S.  J.  (2010).  Potensi,  Prospek,  dan Pengusahaan  Timah  Putih  di  Indonesia.
Makalah Ilmiah Tidak
Diterbitkan. Tersedia Secara Online Juga Di: Http://Psdg. Bgl. Esdm. Go. Id/Buletin_pdf_file/Bul [Diakses Di Ciputat, Indonesia: 27 Desember 2017] .